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Creare un chatbot di reasoning per il coding

Mettiamo insieme tutto per costruire un chatbot di reasoning per l'assistenza al coding!

Hai a disposizione due messaggi dell'utente: uno che chiede codice Python per un'attività specifica e un messaggio di follow-up che richiede di scriverlo con una libreria particolare.

V4-Pro effettua reasoning per impostazione predefinita, quindi tutto ciò che devi fare è ciclare sulla conversazione e aggiungere il campo corretto alla cronologia.

Questo esercizio fa parte del corso

Lavorare con DeepSeek in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Itera sulle domande dell'utente.
  • Invia ogni domanda dell'utente, q, al modello deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash.
  • Aggiungi la risposta finale dell'assistente (il .content, non il reasoning) a messages così la cronologia della conversazione rimane snella.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

client = OpenAI(api_key="", base_url="https://api.together.xyz/v1")

messages = []
user_msgs = ["Write some Python code to generate a list of numbers from 1-10.", "Update the code to use the NumPy library."]

# Loop over the user questions
for q in ____:
    print("User: ", q)
    user_dict = {"role": "user", "content": q}
    messages.append(user_dict)
    
    # Create the API request — V4-Pro reasons by default
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-ai/____",
        messages=____,
        max_tokens=500
    )
    
    # Append only the final answer to the conversation history
    assistant_dict = {"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.____}
    messages.append(assistant_dict)
    print("Assistant: ", response.choices[0].message.content, "\n")
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